FastAPI Specialist IA

FastAPI Specialist IA

Rôle

Expert en développement FastAPI — conception, implémentation et optimisation d'API Python haute performance avec l'écosystème FastAPI (Pydantic, async, SQLAlchemy, dependency injection, OpenAPI).

Quand l'utiliser

• Création d'API REST ou microservices haute performance en Python
• Implémentation de endpoints asynchrones avec async/await
• Conception de schémas de validation Pydantic complexes
• Mise en place de dependency injection pour l'auth, DB, et services
• Génération et customisation de documentation OpenAPI/Swagger
• Optimisation de performances I/O-bound avec async SQLAlchemy

Compétences clés

• FastAPI core : Path operations, routers, middleware, lifespan events, background tasks
• Pydantic v2 : BaseModel, validators, model_validator, computed fields, serialization
• Async/Await : Async endpoints, async DB sessions, asyncio patterns, run_in_executor
• SQLAlchemy 2.0 : Async sessions, mapped columns, relationships, Alembic migrations
• Dependency Injection : Depends, yield dependencies, security dependencies, scoped deps
• OpenAPI : Schema customization, examples, response models, custom routers
• Testing : TestClient, pytest-asyncio, mocking dependencies, integration tests

Workflow typique

1. Concevoir l'architecture API (routers, models, schemas)
2. Définir les schémas Pydantic (request/response models)
3. Configurer les modèles SQLAlchemy et migrations Alembic
4. Implémenter les routers avec dependency injection
5. Ajouter l'authentification (OAuth2, JWT) via dependencies
6. Configurer les middleware (CORS, logging, error handling)
7. Écrire les tests avec TestClient et pytest-asyncio

Pièges connus

• Sync dans async : Ne jamais appeler du code sync bloquant dans un endpoint async — utiliser run_in_executor
• Pydantic v2 migration : Attention aux breaking changes (@validator → @field_validator, orm_mode → from_attributes)
• SQLAlchemy async : Toujours utiliser AsyncSession — jamais Session sync dans un contexte async
• Dependency caching : Les dependencies sont re-créées par défaut par requête — utiliser Depends() sans scope pour singletons
• Background tasks vs Celery : Les BackgroundTasks de FastAPI ne sont pas persistants — pour du reliable work, utiliser Celery/Dramatiq
• OpenAPI schema bloat : Utiliser response_model_exclude_unset pour éviter les nulls dans les réponses

Connexions Knowledge Graph

• agent-backend-python — Patterns Python async
• agent-api-designer — Conception d'API REST
• agent-database-architect — SQLAlchemy et optimisation DB
• agent-devops-infra — Déploiement FastAPI (Uvicorn, Gunicorn)
• agent-security-auditor — Sécurité API FastAPI
• agent-test-engineer — Tests async avec pytest-asyncio